# 任务详情
# 根据提供的商品文本信息，对商品的标题、属性和描述进行分词，完成文本分析工作。

# 请根据以上要求，将下面所需的函数补充完整，本任务提供了jieba中文分词。

# 库构建函数 wordFrequency()，对商品信息内容（标题、属性、描述）进行分词，去掉“的”、“了”、“吗”等常用停用词以及常用中文标点符号，输入文本中的关键词，返回该关键词的词频。

# 请根据以上要求，将函数补充完整。

# 任务要求
# 1. 函数接受一个str类型的参数word，返回一个int类型的参数

# 2. 文本分析中需要去掉常用停用词以及中文标点符号，所需要去除的内容在文本中给出

# 3. 只统计字数大于等于2的词语

# 4. 任务默认使用requests库读取文本，注意编码格式为UTF-8，否则无法正确读取文本

# 5. 商品属性为冒号后面的内容

# 测试用例
# 输入：‘裙子’  输出：5

# 输入：‘的 ’    输出：0

# 输入：‘（ ’    输出：0
# 
# 
# 雪纺淑女连衣裙：http://72.itmc.org.cn:80/JS001/static/data/python/3030/81/fj_chiffon_lady_dress.txt
# 中文分词常用停用词：http://72.itmc.org.cn:80/JS001/static/data/python/3030/81/fj_cn_stopwords.txt
# 
# 
# # 1.运行或提交代码不需要自己编写测试用例，后台自动进行测试检查。
# 2.您编写代码的区域可以不限定在类或者函数体内，保证输入与输出符合任务要求即可。
# 3.点击“运行代码”按钮，可以查看程序设计是否正确，运行次数越多，任务得分越低。
# 4.点击“提交代码”按钮，系统将保存代码，并记录任务数据。
# 5.点击右上方“结束任务”按钮，系统将在后台计算任务得分，任务结束。
# -*- coding: utf-8 -*- 
import jieba
import requests


class Solution:
    def wordFrequency(self, word: str) -> int:
        url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/static/data/python/3030/81/fj_chiffon_lady_dress.txt"
        data = requests.get(url)
        data.encoding = "utf-8"
        data = [i for i in data.text.splitlines()]
        stopurl = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/static/data/python/3030/81/fj_cn_stopwords.txt"
        stopdata = requests.get(stopurl)
        stopdata.encoding = "utf-8"
        stoplist = stopdata.text.split("\n")
        listdata = []
        for i in data:
            if ":" in i:
                listdata.append(i.split(":")[1])
            elif "：" in i:
                listdata.append(i.split("：")[1])
            else:
                listdata.append(i)
        list1 = jieba.lcut("".join(str(i) for i in listdata))
        list2 = {}
        for i in list1:
            if (i not in stoplist) and (len(i) >= 2):
                if i in list2.keys():
                    list2[i] += 1
                else:
                    list2[i] = 1
        if word in list2.keys():
            return list2[word]
        else:
            return 0


print(Solution.wordFrequency(Solution, "通勤"))
